基于改进最大值法合成NDVI的夏玉米物候期遥感监测

利用遥感技术监测农作物物候期,能够及时有效地评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平。本研究利用2016年MODIS 8天合成数据,提出改进的最大值合成法,结合S-G滤波和Logistic函数拟合重构夏玉米生长曲线,最后利用曲率法提取夏玉米的拔节期和成熟期,利用动态阈值法提取夏玉米的出苗期和抽雄期。结果表明:采用本文提取的夏玉米物候期与实测物候期相比,平均误差为2.76 d,其中在抽雄期的绝对误差为1.06 d,运用改进的最大值合成提取作物NDVI时序数据可有效去除连续云雾对植被指数的影响,提高监测作物物候期的准确性,为精准农业提供技术支撑。     

基于多源遥感数据反演土壤墒情方法研究

土壤墒情是影响农作物生长状况重要参数之一,为提高农作物覆盖下地表土壤墒情反演精度,基于Sentinel-1雷达数据和Landsat8光学数据,利用改进的水云模型得到拔节期玉米覆盖下的地表土壤后向散射系数,并采用SAE深度学习的方法建立遥感影像与土壤水分之间的隐式映射,对玉米覆盖下的土壤墒情进行反演。结果表明:通过改进的水云模型去除植被影响后的反演精度有所提高,R~2达到0.657 7,比传统的水云模型提高了0.150 6;RMSE为0.038 7 cm~3/cm~3,误差降低0.002 5 cm~3/cm~3,为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。